與著名生理學家伊萬-巴甫洛夫讓狗將鈴聲與食物聯系起來的方式類似，西北大學和香港大學的研究人員成功地讓他們的電路將光與壓力聯系起來。研究人員已經開發出一種類似大腦的計算設備，能夠通過聯想學習。
這項研究將於2021年4月30日發表在《自然通訊》雜誌上。該設備的秘密在於其新穎的有機電化學 “突觸電晶體”，它就像人腦一樣同時處理和存儲信息。研究人員證明，該電晶體可以模仿人腦中突觸的短期和長期可塑性，在記憶的基礎上不斷學習。
憑借其類似大腦的能力，這種新型電晶體和電路有可能克服傳統計算的局限性，包括其耗能的硬體和同時執行多個任務的有限能力。這種類似大腦的設備還具有更高的容錯性，即使在某些部件發生故障時也能繼續順利運行。
盡管現代計算機很出色，但在一些復雜和非結構化的任務中，人腦可以輕易地勝過它，例如模式識別、運動控制和多感官整合。這要歸功於突觸的可塑性，它是大腦計算能力的基本組成部分。這些突觸使大腦能夠以高度並行、容錯和節能的方式工作。在研究人員工作中，他們展示了一種模仿生物突觸關鍵功能的有機、塑料電晶體。
傳統的數字計算系統有獨立的處理和存儲單元，導致數據密集型任務消耗大量能源。受人腦中計算和存儲過程的啟發，近年來，研究人員試圖開發出更像人腦的計算機，其設備陣列的功能就像神經元網絡。
目前的計算機系統的工作方式是，記憶體和邏輯在物理上是分開的，進行計算並將該信息發送到一個存儲單元。然後，每次你想檢索該信息時，你都必須召回它。如果我們能把這兩個獨立的功能結合在一起，我們就能節省空間和節省能源成本。
目前，記憶電阻或 “記憶體”是最完善的技術，可以進行組合處理和記憶功能，但記憶體存在著能源成本高的開關和較少的生物相容性。這些缺點導致研究人員轉向突觸電晶體，特別是有機電化學突觸電晶體，它以低電壓運行，可連續調整記憶，對生物應用的兼容性高。然而，挑戰仍然存在。即使是高性能的有機電化學突觸電晶體也需要將寫操作與讀操作解耦，因此，如果你想保留記憶，你必須將其與寫入過程斷開，這可能會使集成到電路或系統中更加復雜。
為了克服這些挑戰，西北大學和香港大學的團隊在有機電化學電晶體內優化了一種導電的塑料材料，可以捕獲離子。在大腦中，突觸是一種結構，一個神經元可以通過它向另一個神經元傳遞信號，使用的是稱為神經遞質的小分子。在突觸電晶體中，離子的行為類似於神經遞質，在終端之間發送信號，形成一個人工突觸。通過保留被困離子的存儲數據，電晶體記住了以前的活動，發展了長期可塑性。
研究人員通過將單個突觸電晶體連接到一個神經形態電路中來模擬聯想學習，展示了他們設備的突觸行為。他們將壓力和光線傳感器集成到電路中，並訓練電路將兩個不相關的物理輸入（壓力和光線）相互關聯。
也許聯想學習最著名的例子是巴甫洛夫的狗，它在遇到食物時自然會流口水。在使狗將鈴聲與食物聯系起來後，狗在聽到鈴聲時也開始流口水。對於神經形態電路，研究人員通過用手指按壓來激活一個電壓。為了使電路將光與壓力聯系起來，研究人員首先從一個LED燈泡中施加脈沖光，然後立即施加壓力。在這種情況下，壓力就是食物，光就是鈴聲。該設備的相應傳感器檢測到這兩個輸入。
經過一個訓練周期，電路在光和壓力之間建立了初步聯系。經過五個訓練周期後，電路明顯地將光與壓力聯系起來。光，單獨，能夠觸發一個信號，或 “無條件反應”。由於突觸電路是由軟性聚合物製成的，就像塑料一樣，它可以很容易地在柔性片上製造，並容易集成到軟性可穿戴電子設備、智能機器人和可植入設備中，直接與活體組織甚至大腦對接。
來源：cnBeta
